JPH0612103A - 学習制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 入出力関係をあらかじめ正確に把握すること
が困難な制御対象に対し、その入出力関係を予測した定
性モデルを用いて制御を行うと共に、従来の定性制御で
は制御することが不可能であった特性を持つ制御対象に
対しても、その制御を可能とし、さらに制御対象の出力
値を目標値に収束させるまでの制御回数を少なくするこ
とを可能とする学習制御装置を提供することを目的とす
る。 【構成】 制御対象１００に対し、その出力を検出する
出力検出手段１０２と、出力の目標値を出力する目標値
出力手段１０４と、目標値と出力の誤差を演算し、出力
する誤差出力手段１０６と、制御対象１００の特性に応
じ、ゲインを設定する変化幅決定手段１０７と、設定さ
れたゲインを用いて入力増加分を演算し出力する入力変
化決定手段１０８と、得られた入力増加分と前回の入力
を用いて新たな入力を求める入力更新手段１１０とを備
えることにより、前記制御対象１００の出力をその目標
値に一致させるように制御することを特徴とする学習制
御装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えば複写機や化学プ
ラントなどのように、入出力関係をあらかじめ正確に把
握することが困難な制御対象の制御を行う学習制御装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】まず、従来例として、特願平２−２０２
１８０の学習制御装置について簡単に説明する。図８は
基本となる学習制御装置の説明をするために、その制御
対象の一例としてとりあげるアナログ方式の電子写真プ
ロセスを持った複写機の要部を示す斜視図である。図８
において、８０１は感光体、８０２は帯電器、８０３は
露光ランプ、８０４は現像器、８０６は複写原稿、８０
７は第１の基準濃度板（濃度＝ＤIN・ H ）、８０８は第
２の基準濃度板（濃度＝ＤIN・ L 、ただしＤIN・H ＞ＤI
N・ L とする。）、８０９は感光体８０１上の第１の基
準濃度板８０７に対する第１のトナー像（画像濃度＝Ｄ
OUT ・ H ）、８１０は感光体８０１上の第２の基準濃度
板８０８に対する第２のトナー像（画像濃度＝ＤOUT ・
L ）、８１１は上述したそれぞれの要素から構成される
電子写真プロセスを持つ複写機、８１２は濃度センサで
ある。

【０００３】次に、このように構成された電子写真プロ
セスの動作について説明する。まず帯電器８０２に帯電
器電圧ｕ２を入力することによって、感光体８０１の表
面はｕ２に応じた初期電位に帯電される。次に露光ラン
プ８０３は、露光ランプ電圧ｕ１に応じた光を、複写原
稿８０６および第１の基準濃度板８０７、第２の基準濃
度板８０８に照射する。この光は感光体８０１上に結像
され、露光前に一様であった感光体８０１の表面電位
は、それぞれの濃度に対応した光エネルギを受けて減衰
し、感光体上８０１上に電位分布による静電潜像を形成
する。さらに、現像バイアス電圧ｕ３に設定された現像
器８０４によって、感光体８０１の表面電位に応じたト
ナー量が感光体８０１の表面に付着し、第１のトナー像
８０９および第２のトナー像８１０を形成する。

【０００４】以上の動作説明における定量的な関係は、
次式によって表される。

【０００５】

【数１０】

【０００６】ここで、ＤINは入力画像濃度（ＤIN・ H ま
たはＤIN・ L ）、ＤOUT は感光体８０１上への出力画像
濃度（ＤOUT ・ H またはＤOUT ・ L ）、Ｅは入力画像濃
度ＤINに対応する光エネルギー、Ｖは光エネルギーＥに
よって減衰した感光体８０１上の表面電位、ｐ１は露光
ランプ８０３の特性によって定まる正のパラメータ、ｐ
２は感光体８０１の自然放電特性によって定まる正のパ
ラメータ、ｐ３は感光体８０１の感度および光学系の透
過率によって定まる正のパラメータ、ｐ４は現像器８０
５のトナー濃度や感光体８０１の誘電率などによって定
まる正のパラメータである。

【０００７】また、［数１０］によって決定される入力
濃度ＤINと出力濃度ＤOUT の関係は、一般に図９に示す
ような特性曲線となる。即ち、図９は、図８に示す複写
機における入力画像濃度と出力画像濃度の関係を示すグ
ラフである。いま、この特性曲線を簡単に表現するため
に、次式で表わす２つの出力ｙ１、ｙ２を考える。

【０００８】

【数１１】

【０００９】ここで、ｙ１は図９の特性曲線の直線部分
における中点を、またｙ２は直線部分の傾きを表わして
いる。パラメータｐ１〜ｐ４は、既に述べたように複写
機８１１の様々な特性に依存し、かつ環境の温度・湿度
によっても変動するものなので、これらを正確に求める
ことは実際上きわめて困難である。従って、制御の目的
としては、出力ｙ１を目標中間濃度ｙｄ１に、出力ｙ２
を目標濃度勾配ｙｄ２に一致させることになる。そし
て、ｙｄ１およびｙｄ２はそれぞれ、次の［数１２］で
示すように、第１の基準濃度板８０７の濃度ＤIN・ H に
対する目標濃度ＤT・ H と第２の基準濃度板８０８の濃
度ＤIN・ L に対する目標濃度ＤT ・ L から求めることが
できる。

【００１０】

【数１２】

【００１１】図７は基本となる学習制御装置の構成を示
すブロック図である。図７において、７００は制御対象
（即ち、図８で示す複写機８１１のこと）、７０２は出
力検出手段、７０４は目標値出力手段、７０６は誤差出
力手段、７０８は入力変化決定手段、７１０は入力更新
手段、７１２は定性モデル修正手段、７１４は入力印加
手段、７１６は出力符号検出回路、７１８は誤差符号検
出回路である。

【００１２】この学習制御装置の動作は次のとおりであ
る。まず、制御対象７００からの出力Ｙ＝（ｙ１，ｙ
２）は出力検出手段７０２によって検出される。そして
出力検出手段７０２で検出された出力Ｙ＝（ｙ１，ｙ
２）と目標値出力手段７０４から出力される目標値Ｙｄ
＝（ｙｄ１，ｙｄ２）とを用いて、誤差出力手段７０６
は、誤差ｅ＝Ｙｄ−Ｙを出力する。そして、出力された
誤差ｅは誤差符号検出回路７１８において、その符号
［ｅ］が検出される。ここで符号［ｅ］としては
“＋”、“−”、“０”のいずれか１つを表すデータを
有する。すなわち符号［ｅ］は、出力Ｙを目標値Ｙｄに
近づけるために出力Ｙを増加又は減少させるか、あるい
は現在の値を保持すべきかの情報を有する。また、出力
符号検出回路７１６は出力検出手段７０２から出力され
る出力Ｙを用いて出力の変化方向の符号［△Ｙ］（ただ
し、出力の変化方向とは、制御した結果、実際に生じた
出力変化の定性値のことであり、その符号については、
一定の方向を正又は負と定めておく）を検出して出力す
る。

【００１３】次に入力変化決定手段７０８について説明
する。入力変化決定手段７０８は、まず、すべての入力
変化△Ｕｉ（具体的には、［△Ｕ１］＝（＋，０，−）
と［△Ｕ２］＝（＋，０，−）の全ての組合せパターン
のこと）に対し、予測出力の定性値として、

【００１４】

【数１３】

【００１５】を出力する（なお、文字の上のハット
“＾”はその文字が表すデータの予測データを表す）。
そして、予測出力が［数１３］＝（＋，−）のように
“＋”、“−”、“０”、“？”の符号を用いてベクト
ル表現される。そして、増加予測については“＋”、減
少予測については“−”、変化なしは“０”、予測不可
能は“？”というように、各符号でもって出力の変化方
向を表している。

【００１６】次に、入力変化決定手段７０８は、予測出
力の中からその符号が誤差符号検出回路７１８から出力
される誤差の値の符号［ｅ］と一致するそれぞれ１個の
予測出力を選択する。さらに入力変化決定手段７０８
は、選択された予測出力に対応する入力変化△Ｕｉを出
力する。そこで、入力更新手段７１０は、入力変化決定
手段７０８から出力される入力変化△Ｕｉと現在の入力
Ｕとを加算演算し、更新された新しい入力Ｕを出力す
る。

【００１７】また、定性モデル修正手段７１２には、入
力変化決定手段７０８から出力される予測出力［数１
３］、入力印加手段７１４からの出力である露光ランプ
電圧ｕ１、出力符号検出回路７１６から出力の変化方向
を表す符号変化［△Ｙ］が入力される。ここでは、出力
符号検出回路７１６から出力される符号変化［△Ｙ］と
入力変化決定手段７０８から出力される予測出力［数１
３］が比較され、両者が等しくない場合には、後述する
ように修正出力Ｑ（後述する境界パラメータのこと）が
入力変化決定手段７０８に入力される。

【００１８】このように、定性モデル修正手段７１２が
定性モデル（予測出力を得るために用いるモデルであっ
て、その詳細については後述する）を修正し、入力変化
決定手段７０８が修正した定性モデルによって誤差符号
検出回路７１８から出力される符号［ｅ］と一致する予
測出力を出力するための入力変化△Ｕｉを選定する。そ
して、入力更新手段７１０は選定された入力変化△Ｕｉ
を用いて新たな入力Ｕを求める。そこで、高圧電源回路
等で構成される入力印加手段７１４により、制御対象７
００に対して実際に求めた入力Ｕが印加される。以上の
動作は、出力Ｙが目標値Ｙｄに一致するまで繰り返され
る。

【００１９】次に、すべての入力変化△Ｕｉに対する予
測出力［数１３］を得るために用いる入力変化決定手段
７０８内におけるの定性モデル、並びにこの定性モデル
を修正する定性モデル修正手段７１２について更に詳し
く説明する。一般に、アナログ方式の電子写真プロセス
を持った複写機の制御としては、定性推論に基づく制御
が行われる。即ち、操作パラメータを動かしたときに、
出力がどの方向へ動くかという定性的な因果関係を抽出
して制御が行われる。いま、操作パラメータＵをｕ
₁ （露光ランプ電圧）、ｕ₂ （帯電器電圧）、出力パラ
メータＹをｙ₁ 、ｙ₂ （［数１１］参照のこと）とすれ
ば、［数１０］より次式が得られる。

【００２０】

【数１４】

【００２１】ここで操作パラメータＵと出力パラメータ
Ｙの定性的な因果関係を抽出するために、上式をｕ₁ 、
ｕ₂ で偏微分すると、

【００２２】

【数１５】

【００２３】上式において、アンダーラインを付した部
分は、感光体特性により、零以上であるので、∂ｙ₁ ／
∂ｕ₁ ≦０、即ち、ｕ₁ が増加すればｙ₁ が減少するこ
とになる。また、

【００２４】

【数１６】

【００２５】ここでＤIN・L ＜ＤIN・H であるから、１
０^{-DIN・ L} −１０ ^{-DIN ・ H} ＞０となり、∂ｙ₁ ／∂ｕ
₂ ≧０、即ち、ｕ₂ が増加すればｙ₁ が増加することに
なる。この関係は、次式でもって表現することができ
る。

【００２６】

【数１７】

【００２７】一方、

【００２８】

【数１８】

【００２９】また、

【００３０】

【数１９】

【００３１】ここで、１０^{-DIN・ L} ＋１０ ^{-DIN ・ H} ≧
０であるので、∂ｙ₂ ／∂ｕ₂ ≧０となり、ｕ₂ 増加す
れば、ｙ₂ が増加することになる。また、［数１８］に
おいて、｛ ｝＞０の場合は、∂ｙ₂ ／∂ｕ₁ ＞０とな
り、ｕ₁ が増加すれば、ｙ₂ が増加することになる。従
って、これらの関係は、次式でもって表現することがで
きる。

【００３２】

【数２０】

【００３３】また、｛ ｝＝０の場合は、∂ｙ₂ ／∂ｕ
₁ ＝０となり、ｕ₁ が増加してもｙ₂は全く変化しな
い。従って、これらの関係は、次式でもって表現するこ
とができる。

【００３４】

【数２１】

【００３５】また、｛ ｝＜０の場合は、∂ｙ₂ ／∂ｕ
₁ ＜０となり、ｕ₁ が増加すればｙ₂が減少することに
なる。従って、これらの関係は次式でもって表現するこ
とができる。

【００３６】

【数２２】

【００３７】以上の結果をまとめると、予測出力

【００３８】

【数２３】

【００３９】と、入力［△Ｕ］＝（［△ｕ１］，［△ｕ
２］）の関係が次式によって得られることになる。

【００４０】

【数２４】

【００４１】ここで、Ｑは次式で示される境界パラメー
タとなっている。

【００４２】

【数２５】

【００４３】即ち、Ｑは∂ｙ₂ ／∂ｕ₁ を求める式にお
ける｛ ｝＝０としてｕ₁ について解いたものである。
また、［数２４］の内容を表にまとめたものが表１であ
り、アナログ方式の電子写真プロセスを持った複写機を
制御する場合における定性モデルとなっている。即ち、
このモデルは入力と出力との定性的な関係を示してい
る。

【００４４】

【表１】

【００４５】次に、［表１］に従って、定性モデルを使
っての制御動作について説明する。［表１］に示すよう
に、複写機に与えた入力値ｕ１と境界パラメータＱの差
の値の ３つの領域（１）〜（３）に分けられる。［ｕ１−Ｑ］
＝［＋］となる領域（１ になっている。

【００４６】

【数２６】

【００４７】同様に、領域（２）、（３）についても、
上記演算則を使って出力の増減を特定できる。 ２］＝−とすることについては、［△ｕ１］＝−，［△
ｕ２］＝０とすることで 制御することで可能となる。

【００４８】ところが、先述したように、パラメータｐ
１、ｐ２、ｐ３は測定の困難なデータであって予測でき
ないため、それらを含んでいる境界パラメータＱについ
ても正確に予測することができず、［表１］の予測が正
しいものであるとは限らない。従って、この予測が正し
くなかった場合には、出力符号検出回路７１６により検
出された実際の出力符号［△Ｙ］と予測出力［数１３］
が一致しなくなってしまう。このような場合には定性モ
デルが適正でないとして、定性モデル修正手段７１２は
定性モデルの境界パラメータＱを変更する。そして入力
変化決定手段７０８における定性モデルの領域を変え
る。

【００４９】例えば、実際の複写機への入力がＵｉ＝
（ｕ１，ｕ２）＝（７５ｖ，７００ｖ）であり、境界パ
ラメータＱの値がＱ＝７０ｖであるとすると、

【００５０】

【数２７】

【００５１】となるから、［表１］における領域（１）
が選択される。このとき、入力変化△Ｕｉとして、例え
ば次のデータを入力するとする。

【００５２】

【数２８】

【００５３】この場合、予測出力［数１３］は（＋，
＋）となる。次に、上記の入力変化△Ｕｉが与えられた
複写機が、プロセス動作終了後の出力符号［△Ｙ］が
（＋，−）になった場合には、領域の選択が間違ってい
ると予想される。そこで［表１］において、予測出力
［数１３］が（＋，−）になる領域をさがす。その結
果、適合する領域は（３）であることがわかる。そこ
で、領域（３）の境界関数に適合するような境界パラメ
ータＱを求める。即ち、

【００５４】

【数２９】

【００５５】上式が成立するためにはＱ’の値を次のよ
うにすればよい。

【００５６】

【数３０】

【００５７】ただし、“ε”は正の実数である。ここ
で、予測出力［数１３］と出力符号［△Ｙ］が一致する
場合には、境界パラメータＱの修正はしない。

【００５８】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記の学習
制御装置では、制御対象７００の定性モデルが、上記し
た領域（３）においては次式のようになる。

【００５９】

【数３１】

【００６０】この場合は先述したように、出力ｙ１とｙ
２の定性モデルが異なるため、ｙ１とｙ２とを独立に制
御することが可能である。しかしながら、領域（１）に
おいては、定性モデルが次式のようになる。

【００６１】

【数３２】

【００６２】この場合は、出力ｙ１とｙ２の定性モデル
が同じであるため、定性的な制御則（即ち、定性モデル
に誤差検出が加わり、誤差を０にしていくという手順の
こと）を用いるときに、例えばｙ１を増やしｙ２を減ら
すというようにｙ１、ｙ２を独立に制御することは不可
能である。ここに、従来例のようなアナログ複写機で
は、かかる定性モデルとしては、ほとんど領域（３）を
取ることが確認されているので、領域（１）における定
性モデルを考慮する必要はなかったが、領域（１）のみ
を取る制御対象に対しては従来の制御則では対処できな
くなってしまうという問題が起きてくる。

【００６３】更に、従来例では入力△Ｕｉの変化幅の具
体的な設定基準がなく、発振を防ぐためにはかかる入力
変化幅を微少に取る必要があった。このため、出力Ｙが
目標値Ｙｄに収束するまでの回数が多くなってしまうと
いう問題もあった。即ち、従来の定性的な制御則によれ
ば、［△ｕ１］＝＋，［△ｕ２］＝０などの結果を得る
ことはできるものの、具体的にｕ１をどの程度上昇させ
れば良いかについての指示を得ることはできない。この
ため、入力変化幅が小さい場合には、１回あたりの出力
の変化が小さくなり、目標値に到達するまでに何回もの
制御動作を繰り返さねばならなくなり、逆に入力変化幅
が大き過ぎた場合には、目標値を大きく行き過ぎてしま
い、発散・振動させてしまうことになる。

【００６４】本発明は上記問題を解決するためになされ
たものであり、入出力関係をあらかじめ正確に把握する
ことが困難な制御対象に対し、その入出力関係を予測し
た定性モデルを用いて制御を行うと共に、従来の定性制
御では制御することが不可能であった特性を持つ制御対
象に対しても、その制御を可能とし、さらに制御対象の
出力値を目標値に収束させるまでの制御回数を少なくす
ることを可能とする学習制御装置を提供することを目的
としている。

【００６５】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明にかかる学習制御装置は、入力をｕ１、ｕ
２、出力をｙ１、ｙ２で表し、静的な特性が次式

【００６６】

【数３３】

【００６７】によって表される制御対象に対し、その出
力を検出し、検出値ｙ１、ｙ２を得る出力検出手段と、
出力の目標値ｙｄ１、ｙｄ２を出力する目標値出力手段
と、目標値ｙｄ１、ｙｄ２と検出値ｙ１、ｙ２との誤差
を次式

【００６８】

【数３４】

【００６９】によって演算し出力する誤差出力手段と、
ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４をゲインを与える定数とし、前
記制御対象の特性が常にａ・ｄ−ｂ・ｃ＞０である場合
に、次式

【００７０】

【数３５】

【００７１】の条件を満足するｋ１、ｋ４を設定し、前
記制御対象の特性が常にａ・ｄ−ｂ・ｃｃ＜０である場
合に、次式

【００７２】

【数３６】

【００７３】の条件を満足するｋ２、ｋ３を設定する変
化幅決定手段と、前記制御対象の特性が常にａ・ｄ−ｂ
・ｃ＞０である場合に、前記誤差出力手段から出力され
る誤差と前記変化幅決定手段から出力されるゲインを用
いて、入力増加分を次式

【００７４】

【数３７】

【００７５】によって演算し、前記制御対象の特性が常
にａ・ｄ−ｂ・ｃ＜０である場合に前記誤差出力手段か
ら出力される誤差と前記変化幅決定手段から出力される
ゲインを用いて、入力増加分を次式

【００７６】

【数３８】

【００７７】によって演算し求める入力変化決定手段
と、前記入力変化決定手段から得られる入力増加分と前
回の入力を用いて、

【００７８】

【数３９】

【００７９】によって新たな入力を求める入力更新手段
と、前記入力更新手段から出力される新たな入力を前記
制御対象に印加する入力印加手段とを備え、前記制御対
象の出力ｙ１、ｙ２を目標値ｙｄ１、ｙｄ２に一致させ
るように制御することを特徴としている。また、本発明
にかかる学習制御装置は、同じく入力をｕ１、ｕ２、出
力をｙ１、ｙ２で表わす時、静的な特性が、前記［数３
３］によって表される制御対象に対し、前記制御対象の
出力を検出する出力検出手段と、前記出力の目標値を出
力する目標値出力手段と、前記出力検出手段の検出値ｙ
１、ｙ２と前記目標値出力手段から出力される目標値ｙ
ｄ１、ｙｄ２との誤差を前記［数３４］によって演算し
出力する誤差出力手段を備える一方、前記制御対象の特
性としてのａ・ｄ−ｂ・ｃの符号を、前記出力検出手段
から出力された出力やその履歴値と、入力やその履歴値
のうち少なくとも一つを用いて判断する特性判断手段
と、ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４をゲインを与える定数とす
るとき、前記特性判断手段の出力が正の場合に、前記
［数３５］の条件を満足するｋ１、ｋ４を設定すると共
に、前記特性判断手段の出力が負の場合に、前記［数３
６］の条件を満足するｋ２、ｋ３を設定する変化幅決定
手段と、前記特性判断手段の出力が正の場合に、前記誤
差出力手段から出力される誤差と前記変化幅決定手段か
ら出力されるゲインを用いて、入力増加分を前記［数３
７］によって演算すると共に、前記特性判断手段の出力
が負の場合に前記誤差出力手段から出力される誤差と前
記変化幅決定手段から出力されるゲインを用いて、入力
増加分を前記［数３８］によって演算し求める入力変化
決定手段と、前記入力変化決定手段から得られる入力増
加分と前回の入力を用いて、前記［数３９］によって新
たな入力を求める入力更新手段と、前記入力更新手段か
ら出力される新たな入力を前記制御対象に印加する入力
印加手段とを備え、前記制御対象の出力ｙ１、ｙ２を目
標値ｙｄ１、ｙｄ２に一致させるように制御することを
特徴としている。

【００８０】また、本発明にかかる学習制御装置は、ｋ
１、ｋ２、ｋ３、ｋ４をゲインを与える定数とすると
き、前記変化幅決定手段が、次式

【００８１】

【数４０】

【００８２】の条件を満足するｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４
を設定し、前記入力変化決定手段が、前記誤差出力手段
から出力される誤差と前記変化幅決定手段から出力され
るゲインを用いて、入力増加分を次式

【００８３】

【数４１】

【００８４】によって演算し求めることを特徴としてい
る。また、本発明にかかる学習制御装置は、ｋ１、ｋ
２、ｋ３、ｋ４をゲインを与える定数とするとき、前記
変化幅決定手段が、前記［数４０］の条件を満足するｋ
１、ｋ２、ｋ３、ｋ４を、ａ・ｄ−ｂ・ｃの符号が正負
の夫々の場合についてそれぞれ少なくとも１つ以上設定
し、前記特性判断手段の出力値よりゲインｋ１〜ｋ４の
値を与えると共に、前記入力変化決定手段が、前記誤差
出力手段から出力される誤差と前記変化幅決定手段から
出力されるゲインを用いて、入力増加分を前記［数４
１］によって演算し求めることを特徴としている。

【００８５】

【作用】上記構成によれば、入力をｕ１、ｕ２、出力を
ｙ１、ｙ２で表し、静的な特性が次式

【００８６】

【数４２】

【００８７】によって表される制御対象の出力ｙ１、ｙ
２を、出力検出手段が検出する。また、目標値出力手段
が、出力の目標値ｙｄ１、ｙｄ２を出力する。更に、誤
差出力手段が、次式

【００８８】

【数４３】

【００８９】によって誤差を演算し出力する。次に、ｋ
１、ｋ２、ｋ３、ｋ４をゲインを与える定数とすると
き、制御対象の特性が常にａ・ｄ−ｂ・ｃ＞０である場
合に、変化幅決定手段が、

【００９０】

【数４４】

【００９１】の条件を満足するｋ１, ｋ４を設定する。
また、制御対象の特性が常にａ・ｄ−ｂ・ｃ＜０である
場合に

【００９２】

【数４５】

【００９３】の条件を満足するｋ２、ｋ３を設定する。
また、制御対象の特性が常にａ・ｄ−ｂ・ｃ＞０である
場合に、誤差出力手段から出力される誤差と、変化幅決
定手段から出力されるゲインを用いて、入力変化決定手
段が、入力増加分を

【００９４】

【数４６】

【００９５】によって演算する。また、同じく入力変化
決定手段が制御対象の特性が常にａ・ｄ−ｂ・ｃ＜０で
ある場合に、誤差出力手段から出力される誤差と、変化
幅決定手段から出力されるゲインを用いて、入力増加分
を

【００９６】

【数４７】

【００９７】によって演算し求める。そこで、入力更新
手段は、入力変化手段から得た入力増加分と、前回の入
力を用いて新たな入力を求める。続いて、入力印加手段
は、得られた新たな入力を制御対象に対して印加する。
また、本発明では、特性判断手段が、制御対象の特性と
してのａ・ｄ−ｂ・ｃの符号を、出力検出手段から出力
された出力やその履歴値と、入力やその履歴値のうち少
なくとも一つを用いて判断する。

【００９８】また本発明では、ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４
をゲインを与える定数とするとき、変化幅決定手段が、
次式

【００９９】

【数４８】

【０１００】の条件を満足するｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４
を設定する。また、誤差出力手段から出力される誤差と
変化幅決定手段から出力されるゲインを用いて、入力変
化決定手段が、入力増加分を

【０１０１】

【数４９】

【０１０２】によって演算し求める。また本発明では、
変化幅決定手段が、ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４をゲインを
与える定数とするとき、［数４８］の条件を満足するｋ
１、ｋ２、ｋ３、ｋ４をａ・ｄ−ｂ・ｃの符号が正負の
場合についてそれぞれ少なくとも１つ以上設定し、特性
判断手段の出力値よりゲインｋ１〜ｋ４の値を与える。
そして、入力変化決定手段が［数４９］によって誤差出
力手段から出力される誤差と変化幅決定手段から出力さ
れるゲインを用いて、入力増加分を演算し求める。

【０１０３】以上の結果、出力ｙ１とｙ２の定性モデル
が同じである場合において、制御対象の特性がａ・ｄ−
ｂ・ｃ＞０である場合には、従来の定性制御では制御が
不可能であったが、［数４６］の様に各々の入力と各々
の誤差を結び付ける入力変化決定手段を設けることによ
り、各出力を独立に制御することが可能となる。さら
に、安定条件を満足するゲインｋ１、ｋ４もしくはｋ
２、ｋ３の組を設定する変化幅決定手段を設けることに
より、制御対象に最適なゲインを用いることができ、出
力を目標値に収束させる回数を少なくすることができ
る。

【０１０４】また、制御対象の特性を判断する特性判断
手段を設けることにより、ａ・ｄ−ｂ・ｃの符号が一定
でないような特性が大きく変動する場合に、適宜適切な
ゲインを選択することが可能となる。また、用いるゲイ
ンの数を増やし、安定条件を満足するゲインｋ１、ｋ
２、ｋ３、ｋ４を少なくとも１つ以上設定する変化幅決
定手段を設けることにより、より制御対象の状態に即し
た制御が可能となる。更に、２つの出力誤差とそれに対
応するそれぞれ２つのゲインを用いて入力増加分を求め
る入力変化決定手段を設けることにより、入力増加分を
より適切に求めることができるようになり、より一層収
束回数を少なくすることができる。

【０１０５】また、用いるゲインの数を増やした変化幅
決定手段、およびそのゲインを用いる入力変化決定手段
と、制御対象の特性を判断する特性判断手段を組み合わ
せることにより、特性が大きく変動する制御対象に対し
ても、適切なゲインを選択して、より制御対象の状態に
即した制御を行うことが可能となり、さらに収束回数を
少なくすることができる。

【０１０６】

【実施例】まず、本実施例の構成が理解しやすいように
その考え方を述べる。即ち、次のように表される従来例
の領域（１）における定性モデルを考える。

【０１０７】

【数５０】

【０１０８】上式において、ｕ１→−ｕ１と置き、各入
力の各出力に対する影響をａ、ｂ、ｃ、ｄ＞０と置く
と、制御対象の静的な関係は次式で表現される。

【０１０９】

【数５１】

【０１１０】上式は行列を用いて表現すると次式のよう
になる。

【０１１１】

【数５２】

【０１１２】ここで、Ａは次の行列を表す。

【０１１３】

【数５３】

【０１１４】また、Ｕ＝［ｕ１，ｕ２］^T は入力、Ｙ＝
［ｙ１，ｙ２］^T は出力、ａ、ｂ、ｃ、ｄは変動する制
御対象の特性とする。さらに、Ｙｄ＝［ｙｄ１，ｙｄ
２］^T を出力の一定目標値とすると、出力誤差ｅ＝［ｅ
１，ｅ２］^T は次式で与えられる。

【０１１５】

【数５４】

【０１１６】次に、制御則を次式の様に表す。

【０１１７】

【数５５】

【０１１８】ここで、Φは次の行列を表す。

【０１１９】

【数５６】

【０１２０】なお、（ｉ）、（ｉ−１）は各々現在と前
回の値を表わす。そして、それぞれの関係についてはシ
フトオペレータｚを用いて次のように表現できる。

【０１２１】

【数５７】

【０１２２】なお、シフトオペレータＺは、ディジタル
回路において出力を１回遅らせる。即ち、次式Ａ＝ｙ
（ｉ）＋ｙ（ｉ−１）で表されるＡは、シフトオペレー
タＺを使って書式上、Ａ＝（１＋Ｚ^-1）ｙ（ｉ）と表す
ことができる。また、Ｚ^-1については、遅延素子でもっ
て構成することができる。［数５２］、［数５５］、
［数５７］を整理すると、次式

【０１２３】

【数５８】

【０１２４】となる。上式に対して離散系の制御系にお
ける安定判別条件であるＪｕｒｙの安定判別法（制御す
る出力を、ある目標値に収束させようとする場合に、安
定に収束させるべき条件を数式として導いたものであ
る）を用いると、［数４８］の条件が得られる。ここ
で、［数４８］において、ａ・ｄ−ｂ・ｃ＞０の場合に
ｋ１＝ｋ４＝０と置き、式が簡単になるように十分条件
を用いて変形すると［数４４］が得られる。同様に、ａ
・ｄ−ｂ・ｃ＞０の場合にｋ２＝ｋ３＝０と置き、式が
簡単になるように十分条件を用いて変形すると［数４
５］が得られる。このように、制御対象の特性に対応し
て以上のような条件を満足するゲインを設定することに
より、制御系を安定に動作させることができるようにな
る。

【０１２５】以下、図面を用いて、本発明にかかる学習
制御装置の実施例を具体的に説明する。図２は、本発明
にかかる学習制御装置の制御対象の一例としてとりあげ
る、ディジタル露光方式の電子写真プロセスを持った複
写機の要部を示す斜視図である。図２において、２０１
は感光体、２０２は帯電器、２０３は露光手段、２０４
は現像器、２０５は画像信号入力手段、２０９は第１の
入力基準濃度に対する感光体２０１上の第１のトナー像
（画像濃度＝ＤOUT ・ M ）、２１０は第２の入力基準濃
度に対する感光体２０１上の第２のトナー像（画像濃度
＝ＤOUT ・ L ）、２１１は上述したそれぞれの要素から
構成される電子写真プロセスを持つ複写機、２１２は濃
度センサである。ただし、第１の入力基準濃度をＤIN・
M 、第２の入力基準濃度をＤIN・ L とし、ＤIN・ M ＞Ｄ
IN・ L であるとする。

【０１２６】次に、このように構成された電子写真プロ
セスの動作について説明する。まず帯電器２０２に帯電
器電圧ｕ2 を入力することによって、感光体２０１の表
面はｕ２に応じた初期電位に帯電される。次に露光手段
２０３は、画像信号入力手段２０５から入力されたそれ
ぞれの基準濃度の画像信号に基づき、露光手段２０３の
入力電圧ｕ１に応じた光を感光体２０１上に照射し、露
光を行う。露光前に一様であった感光体２０１の表面電
位は、それぞれの濃度に対応した光エネルギを受けて減
衰し、感光体上２０１上に電位分布による静電潜像を形
成する。さらに、現像バイアス電圧ｕ３に設定された現
像器２０４によって、感光体２０１の表面電位に応じた
トナー量が感光体２０１の表面に付着し、第１のトナー
像２０９および第２のトナー像２１０を形成する。

【０１２７】ところで、電子写真プロセスを用いたアナ
ログ複写機とディジタルプリンタのプロセス上の違いは
露光のプロセスにある。即ち、一定濃度の濃度パッチの
露光分布を考えたとき、アナログ複写機では原稿の濃度
に対応して一様均一な露光強度分布が得られるのに対
し、ディジタルプリンタではパルス幅変調やディザパタ
ーン等の階調方式によって濃度が表現されるため、一様
均一な露光強度分布にはならない。また、アナログ複写
機におけるサブプロセスの式［数１０］にあたるディジ
タルプリンタにおける該当の式は

【０１２８】

【数５９】

【０１２９】

【数６０】

【０１３０】

【数６１】

【０１３１】で表される。［数５９］は露光エネルギー
の式で、Ｅは１画素あたりの総露光エネルギー、ｕ１は
入力であるレーザー光強度、ｘは主走査方向の座標、ｙ
は副走査方向の座標、ＷX は感光体２０１上で得られる
レーザースポットの主走査方向の半径、ＷY はレーザー
スポットの副走査方向の半径、Δｔは入力濃度（ＤIN・H
またはＤIN・ L ）に比例してレーザーが点灯する時間
つまりパルス幅、ｖは走査速度である。この式は、ポリ
ゴンミラーを用いたディジタルプリンタ独自のものであ
る。［数６０］はセレン系感光体の静電潜像形成の式で
アナログ複写機の場合と同じである。［数６１］におい
て、ＤOUT は感光体２０１上の濃度、Ｖは光エネルギー
Ｅによって減衰した感光体２０１上の表面電位である。
なお、［数６１］は反転現像を示す式であり、アナログ
複写機における式とは符号が反転している。

【０１３２】ここで、ｐ１は露光手段２０３の入出力特
性によって定まる正のパラメータ、ｐ２は感光体２０１
の自然放電特性によって定まる正のパラメータ、ｐ３は
感光体２０１の感度および光学系の透過率によって定ま
る正のパラメータ、ｐ４は現像器２０５のトナー濃度や
感光体２０１の誘電率などによって定まる正のパラメー
タである。

【０１３３】この時、［数５９］〜［数６１］によって
決定される、入力濃度ＤINと出力濃度ＤOUT の関係は、
一般に図３に示すような特性曲線となる。即ち、図３
は、図２に示す複写機における入力画像濃度と出力画像
濃度の関係を示したグラフである。この特性曲線におい
て、図３に示すように出力ｙ１を低濃度（ＤOUT ・ L
）、出力ｙ２を中濃度（ＤOUT ・M ）にとる。ここ
で、パラメータｐ１〜ｐ４は、従来例の場合と同様に複
写機２１１の様々な特性パラメータに依存し、かつ環境
の温度・湿度によっても大きく変動するものであるか
ら、制御の目的としては、ｙ１を目標低濃度ｙｄ１（Ｄ
T ・L ）に、ｙ２を目標中濃度ｙｄ２（ＤT ・M ）に一
致させることになる。ここで、ｙｄ１およびｙｄ２はそ
れぞれ第１の入力基準濃度ＤIN・M に対する目標濃度Ｄ
T ・M と、第２の入力基準濃度ＤIN・ L に対する目標濃
度ＤT ・ L となる。

【０１３４】上記のディジタルプリンタに対する、定性
モデルは以下のようにして導かれる。まず、［数５９］
〜［数６１］から、出力ｙ１を低濃度、出力ｙ２を中濃
度とするときに容易に導き出せる知識として、 １．レーザー光強度ｕ１（即ち、露光電圧に対応する）
を上げれば出力画像濃度ｙ１、ｙ２が共に上がる。

【０１３５】２．帯電器電圧ｕ２を上げれば出力画像濃
度ｙ１、ｙ２が共に下がる。が得られる。そして、この
知識を基に、ディジタルプリンタの定性モデルは次式で
得られる。

【０１３６】

【数６２】

【０１３７】即ち、ｕ１を増加すれば、ｙ１が増加し、
ｕ２を増加すればｙ１が減少するようになっている。こ
こで、この定性モデルにおいては、アナログ複写機の場
合のような境界パラメータＱが存在しないことに注意す
る（［数２４］参照）。そして、上式において、ｕ２→
−ｕ２と置き、各入力の各出力に対する影響をａ、ｂ、
ｃ、ｄ＞０と置くと、制御対象は［数５２］で静的に表
現される。ここで、ａ〜ｄは変動するパラメータであ
り、また、パラメータａ〜ｄはディジタルプリンタの特
性変動が生じても次式の関係を満足する。

【０１３８】

【数６３】

【０１３９】即ち、［数５９］〜［数６１］において、
ΔｔをΔｔ１（低濃度）＜Δｔ２（中濃度）＜Δｔ３
（高濃度）と置き、露光ランプ電圧ｕ１と帯電器電圧ｕ
２を微小変化させて、数値シミュレーションすると、ａ
・ｄ−ｂ・ｃ＜０が保たれる。また、現象的に濃度が飽
和しない場合には、同じく［数５９］〜［数６１］より
数値シミュレーションすると、ａ・ｄ−ｂ・ｃ＜０が保
たれる。なお、濃度が飽和する場合には、ａ・ｄ−ｂ・
ｃの符号を特定することはできない。

【０１４０】図１は、以上の複写機を制御する本発明に
かかる学習制御装置の第１の実施例の構成を示すブロッ
ク図である。図１において、１００は制御対象（即ち、
図２で示す複写機２１１のこと）、１０２は出力検出手
段、１０４は目標値出力手段、１０６は誤差出力手段、
１０７は変化幅決定手段、１０８は入力変化決定手段、
１１０は入力更新手段、１１４は入力印加手段である。

【０１４１】この学習制御装置の動作は次のとおりであ
る。まず、制御対象１００からの出力Ｙ＝（ｙ１，ｙ
２）が出力検出手段１０２によって検出される。次に、
出力検出手段１０２で検出された出力Ｙ＝（ｙ１，ｙ
２）と目標値出力手段１０４から出力される目標値Ｙｄ
＝（ｙｄ１，ｙｄ２）とを用いて、誤差出力手段１０６
が誤差ｅ１＝ｙｄ１−ｙ１、ｅ２＝ｙｄ２−ｙ２を演算
し出力する。変化幅決定手段１０７は、制御対象１００
の特性が常にａ・ｄ−ｂ・ｃ＜０であるので、［数４
５］の条件を満足するｋ２、ｋ３を設定する。即ち、制
御対象１００の特性に合わせてｋ２、ｋ３を出力する。
なお、ｋ２、ｋ３はゲインを与える定数である。次に、
入力変化決定手段１０８は、誤差出力手段１０６から出
力される誤差ｅ１、ｅ２と、変化幅決定手段１０７から
出力されるゲインｋ２、ｋ３を用いて、入力増加分を
［数４７］によって演算し出力する。そこで、入力更新
手段１１０は、入力変化決定手段１０８から出力された
入力増加分と前回制御時の入力を用いて、

【０１４２】

【数６４】

【０１４３】によって新たな入力を求め出力する。最後
に、高圧電源回路等で構成される入力印加手段１１４に
よって制御対象１００に対して実際に入力が印加され
る。以上の一連の動作を繰り返すことにより、前記制御
対象１００の出力ｙ１、ｙ２を目標値ｙｄ１、ｙｄ２に
一致させることができる。次に、本発明にかかる学習制
御装置の第２の実施例について説明する。この学習制御
装置は、制御対象の特性が大きく変化する場合（即ち、
ａ・ｄ−ｂ・ｃの符号が変化する場合）においても、そ
の特性の変化に応じて適切なゲインを選択することによ
り制御が可能となっている。ここでは、第１の実施例と
同様の制御対象に対し、同様に［数５９］〜［数６０］
が成立する。そこで、図３に示すように出力ｙ１を低濃
度（ＤOUT ・L ）、出力ｙ３を高濃度（ＤOUT ・H ）に
とると、第１の実施例の場合と同様に以下の知識が得ら
れる。

【０１４４】１．レーザー光強度ｕ１を上げれば出力画
像濃度ｙ１、ｙ３が共に上がる。 ２．帯電器電圧ｕ２を上げれば出力画像濃度ｙ１、ｙ３
が共に下がる。 この知識を基にして、ディジタルプリンタの定性モデル
は、第１の実施例と同様に

【０１４５】

【数６５】

【０１４６】となる。［数６５］において、ｕ２→−ｕ
２と置き、各入力の各出力に対する影響をａ、ｂ、ｃ、
ｄ＞０と置くと、制御対象は次式で静的に表現される。

【０１４７】

【数６６】

【０１４８】ここで、ａ〜ｄは変動するパラメータであ
り、また、第１の実施例と異なり、ａ・ｄ−ｂ・ｃの符
号はレーザ光濃度ｕ１（即ち、露光電圧に対応する）の
値により次の正負の二つの場合を取る。

【０１４９】

【数６７】

【０１５０】なお、Ｌは境界パラメータであり、任意の
値をとり得る。図４は、上記ディジタルプリンタを制御
する本発明にかかる学習制御装置の第２の実施例の構成
を示すブロック図である。図４において、１００は制御
対象（即ち、図２で示す複写機２１１に相当する）、１
０２は出力検出手段、１０４は目標値出力手段、１０６
は誤差出力手段、４０７は変化幅決定手段、４０８は入
力変化決定手段、１１０は入力更新手段、４１２は特性
判断手段、１１４は入力印加手段である。なお、第１の
実施例と同様の動作を行う手段については、第１の実施
例の場合と同じ番号を付けている。

【０１５１】以下、主に、第１の実施例と異なる点につ
いて説明する。まず、制御対象１００からの出力Ｙ＝
（ｙ１，ｙ３）が出力検出手段１０２によって検出され
る。そして、出力検出手段１０２で検出された出力Ｙ＝
（ｙ１，ｙ３）と目標値出力手段１０４から出力される
目標値Ｙｄ＝（ｙｄ１，ｙｄ３）とを用いて、誤差出力
手段１０６が誤差ｅ１＝ｙｄ１−ｙ１、ｅ３＝ｙｄ３−
ｙ３を演算し出力する。

【０１５２】ここで、まず特性判断手段４１２により、
現在の入力を用いて制御対象１００の特性としてのａ・
ｄ−ｂ・ｃの符号を判断する。もし現在の入力がｕ１≧
Ｌを満足するのであれば、制御対象１００の特性は常に
ａ・ｄ−ｂ・ｃ＞０であると見なせる。そこで、変化幅
決定手段４０７は、ａ・ｄ−ｂ・ｃ＞０である場合の条
件式［数４４］を満足するｋ１、ｋ４を設定する。即
ち、制御対象１００の特性に合わせてゲインを出力す
る。なお、ｋ１、ｋ４はゲインを与える定数である。ま
た、入力変化決定手段４０８は、誤差出力手段１０６か
ら出力される誤差と変化幅決定手段４０７から出力され
るゲインを用いて、入力増加分を［数４６］によって演
算し出力する。

【０１５３】逆に、特性判断手段４１２においてｕ１＜
Ｌの条件を満足する場合には、変化幅決定手段４０７は
条件式［数４５］の条件を満足するｋ２、ｋ３を設定す
る。即ち、制御対象１００の特性に合わせてｋ２、ｋ３
を出力する。なお、同じくｋ２、ｋ３はゲインを与える
定数である。また、入力変化決定手段４０８は、誤差出
力手段１０６から出力される誤差と変化幅決定手段４０
７から出力されるゲインを用いて、入力増加分を［数４
７］によって演算し出力する。

【０１５４】また、特性判断手段４１２は、今回入力ｕ
１（ｉ）と前回の入力ｕ１（ｉ−１）を用いてａ・ｄ−
ｂ・ｃの符号を判断する。そして、ｕ１（ｉ）≦Ｌであ
り、ｕ１（ｉ−１）≦Ｌである場合にａ・ｄ−ｂ・ｃ＜
０であると判断する。更に、特性判断手段４１２は、今
回出力ｙ１（ｉ）と前回出力ｙ１（ｉ−１）を用いてａ
・ｄ−ｂ・ｃの符号を判断する。そしてｙ１（ｉ）≦ｍ
であ、ｙ１（ｉ−１）≦ｍ（ただし、ｍは任意の値）で
ある場合に、ａ・ｄ−ｂ・ｃ＜０であると判断する。こ
のように、ａ・ｄ−ｂ・ｃの符号を判断するにあたって
は、制御対象に応じた様々な判断方法が使用される。

【０１５５】そこで、入力更新手段１１０は、入力変化
決定手段４０８から出力される入力増加分と前回の入力
を用いて、［数６４］によって新たな入力を求め出力す
る。最後に、高圧電源回路等で構成される入力印加手段
１１４によって、制御対象１００に対して実際に入力が
印加される。以上の一連の動作を繰り返すことにより、
前記制御対象１００の出力ｙ１、ｙ３を目標値ｙｄ１、
ｙｄ３に一致させることができる。

【０１５６】次に、本発明にかかる学習制御装置の第３
の実施例について説明する。この学習制御装置は、制御
対象の特性がある範囲にある場合（即ち、ａ・ｄ−ｂ・
ｃの符号が一定である場合）においても、用いる制御ゲ
インの数を増やすことにより、安定でかつ第１の実施例
に比べて収束回数をさらに少なくすることができる。こ
こで、第１の実施例と同様の制御対象に対し、同様の出
力ｙ１（低濃度）、ｙ２（中濃度）を選択すると、定性
モデルも同様に［数６２］となる。また、同様に制御対
象の静的表現は［数５２］、制御対象の特性は［数６
３］となる。

【０１５７】なお、ある出力ｙ１、ｙ２が夫々２つの入
力ｕ１、ｕ２の影響を受ける場合において、出力ｙ１、
ｙ２は互いに干渉し合っているので、夫々の入力ｕ１、
ｕ２を求めるには、出力ｙ１の誤差と出力ｙ２の誤差を
用いることにより、収束性がよくなる。図５は、本発明
にかかる学習制御装置の第３の実施例の構成を示すブロ
ック図である。図５において、１００は制御対象（即
ち、図２で示す複写機２１１に相当する）、１０２は出
力検出手段、１０４は目標値出力手段、１０６は誤差出
力手段、５０７は変化幅決定手段、５０８は入力変化決
定手段、１１０は入力更新手段、１１４は入力印加手段
である。なお、第１の実施例と同様の動作を行う手段に
ついては、第１の実施例と同じ番号を付けている。

【０１５８】以下、主に、第１の実施例と異なる点につ
いて説明する。まず、制御対象１００からの出力Ｙ＝
（ｙ１，ｙ２）が出力検出手段１０２によって検出され
る。そして、出力検出手段１０２で検出された出力Ｙ＝
（ｙ１，ｙ２）と目標値出力手段１０４から出力される
目標値Ｙｄ＝（ｙｄ１，ｙｄ２）とを用いて、誤差出力
手段１０６が誤差ｅ１＝ｙｄ１−ｙ１、ｅ２＝ｙｄ２−
ｙ２を演算し出力する。

【０１５９】先述したように、［数５２］、［数５５］
で表される離散系の制御系に対してＪｕｒｙの安定判別
法を適用すると、［数４８］の条件式が得られる。変化
幅決定手段５０７は、この条件を満足するゲインｋ１、
ｋ２、ｋ３、ｋ４を全て設定する。即ち、制御対象１０
０の特性に合わせてｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４を出力す
る。ここでは、ゲイン行列Φ（［数５６］参照）の全て
の要素を用いていることに注意する。

【０１６０】また、入力変化決定手段５０８は、誤差出
力手段１０６から出力される誤差と変化幅決定手段５０
７から出力されるゲインを用いて、入力増加分を［数４
９］によって演算し出力する。そして、入力更新手段１
１０は、入力変化決定手段５０８から出力される入力増
加分と前回の入力を用いて、［数６４］によって新たな
入力を求め出力する。最後に、高圧電源回路等で構成さ
れる入力印加手段１１４によって、制御対象１００に対
して実際に入力が印加される。以上の一連の動作を繰り
返すことにより、前記制御対象１００の出力ｙ１、ｙ２
を目標値ｙｄ１、ｙｄ２に一致させることができる。

【０１６１】次に、本発明にかかる学習制御装置の第４
の実施例について説明する。この学習制御装置は、制御
対象の特性が大きく変化する場合（即ち、ａ・ｄ−ｂ・
ｃの符号が変化する場合）においても、特性の変化に応
じて適切に制御ゲインを選択することにより制御可能と
し、さらに制御ゲインの種類を増やすことにより、安定
で、かつ、第２の実施例に比べて収束回数をさらに少な
くすることができる。ここで、第２の実施例と同様の制
御対象に対し、同様の出力ｙ１（低濃度）、ｙ３（高濃
度）を選択すると、定性モデルも同様に［数６５］とな
る。また、同様に制御対象の静的表現は［数６６］とな
る。制御対象の特性も、同様に、露光電圧ｕ１の値に応
じて［数６７］の正負の２つの場合を取る。

【０１６２】図６は、本発明にかかる学習制御装置の第
４の実施例の構成を示すブロック図である。図６におい
て、１００は制御対象（即ち、図２で示す複写機２１１
に相当する）、１０２は出力検出手段、１０４は目標値
出力手段、１０６は誤差出力手段、６０７は変化幅決定
手段、６０８は入力変化決定手段、１１０は入力変更手
段、４１２は特性判断手段、１１４は入力印加手段であ
る。なお、第２の実施例と同様の動作を行う手段につい
ては、第２の実施例と同じ番号を付けている。

【０１６３】以下、主に、第２の実施例と異なる点につ
いて説明する。まず、制御対象１００からの出力Ｙ＝
（ｙ１，ｙ３）が出力検出手段１０２によって検出され
る。そして、出力検出手段１０２で検出された出力Ｙ＝
（ｙ１，ｙ３）と目標値出力手段１０４から出力される
目標値Ｙｄ＝（ｙｄ１，ｙｄ３）とを用いて、誤差出力
手段１０６が誤差ｅ１＝ｙｄ１−ｙ１、ｅ３＝ｙｄ３−
ｙ３を演算し出力する。次に、特性判断手段４１２によ
り、現在の入力を用いて制御対象１００の特性としての
ａ・ｄ−ｂ・ｃの符号を判断する（［数６７］参照）。
変化幅決定手段６０７は、ａ・ｄ−ｂ・ｃの符号に応じ
て［数４８］の条件を満足するゲインｋ１、ｋ２、ｋ
３、ｋ４を一組だけ設定する。即ち、制御対象１００の
特性に合わせてｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４を出力する。こ
こでは、ゲイン行列Φの全ての要素を用いていることに
注意する。

【０１６４】また、入力変化決定手段６０８は、誤差出
力手段１０６から出力される誤差と変化幅決定手段６０
７から出力されるゲインを用いて、入力増加分を［数４
１］によって演算し出力する。そして、入力更新手段１
１０は、入力変化決定手段６０８から出力される入力増
加分と前回の入力を用いて、［数６４］によって新たな
入力を求め出力する。最後に、高圧電源回路等で構成さ
れる入力印加手段１１４によって、制御対象１００に対
して実際に入力が印加される。以上の一連の動作を繰り
返すことにより、前記制御対象１００の出力ｙ１、ｙ３
を目標値ｙｄ１、ｙｄ３に一致させることができる。

【０１６５】

【発明の効果】以上の本発明によれば、制御対象に対す
る各入力と、制御対象からの出力とその目標値との誤差
の関係を結び付ける入力変化決定手段を設けることによ
り、従来の定性制御では制御が不可能であった各出力に
対する定性モデルが等しい制御対象に対しても、各出力
を独立に制御することが可能となる。また、安定条件を
満足するゲインの組を設定する変化幅決定手段を設ける
ことにより、制御対象の出力を目標値に収束させる制御
回数を少なくすることができるようになる。

【０１６６】更に、制御対象の特性を判断する特性判断
手段を設けることにより、制御対象を限定しない学習制
御装置を提供することができる。加えて、用いるゲイン
の数を増やした変化幅決定手段と、前記入力変化決定手
段を設けることにより、制御対象の状態に即した制御を
行うことが可能となり、より一層、収束回数を少なくす
ることができるようになる。

【０１６７】また、４種類のゲインを用いる変化幅決定
手段と前記入力変化決定手段、並びに制御対象の特性を
判断する特性判断手段を組み合わせることにより、制御
対象を限定することなく、更に一層、収束回数の少ない
学習制御装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかる学習制御装置の第１の実施例の
構成を示すブロック図である。

【図２】本発明にかかる学習制御装置の制御対象の一例
としてとりあげるディジタル露光方式の電子写真プロセ
スを持った複写機の要部を示す斜視図である。

【図３】図２に示す複写機における入力画像濃度と出力
画像濃度の関係を示したグラフである。

【図４】本発明にかかる学習制御装置の第２の実施例の
構成を示すブロック図である。

【図５】本発明にかかる学習制御装置の第３の実施例の
構成を示すブロック図である。

【図６】本発明にかかる学習制御装置の第４の実施例の
構成を示すブロック図である。

【図７】基本となる学習制御装置の構成を示すブロック
図である。

【図８】基本となる学習制御装置の説明をするために、
その制御対象の一例としてとりあげるアナログ方式の電
子写真プロセスを持った複写機の要部を示す斜視図であ
る。

【図９】図８に示す複写機における入力画像濃度と出力
画像濃度の関係を示すグラフである。

【符号の説明】

１００ 制御対象 １０２ 出力検出手段 １０４ 目標値出力手段 １０６ 誤差出力手段 １０７ 変化幅決定手段 １０８ 入力変化決定手段 １１０ 入力更新手段 １１４ 入力印加手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 伊藤 修 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力をｕ１、ｕ２、出力をｙ１、ｙ２で
   表し、静的な特性が次式 【数１】 によって表される制御対象に対し、その出力を検出し、
   検出値ｙ１、ｙ２を得る出力検出手段と、出力の目標値
   ｙｄ１、ｙｄ２を出力する目標値出力手段と、目標値ｙ
   ｄ１、ｙｄ２と検出値ｙ１、ｙ２との誤差を次式 【数２】 によって演算し出力する誤差出力手段と、 ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４をゲインを与える定数とし、前
   記制御対象の特性が常にａ・ｄ−ｂ・ｃ＞０である場合
   に、次式 【数３】 の条件を満足するｋ１、ｋ４を設定し、前記制御対象の
   特性が常にａ・ｄ−ｂ・ｃ＜０である場合に、次式 【数４】 の条件を満足するｋ２、ｋ３を設定する変化幅決定手段
   と、前記制御対象の特性が常にａ・ｄ−ｂ・ｃ＞０であ
   る場合に、前記誤差出力手段から出力される誤差と前記
   変化幅決定手段から出力されるゲインを用いて、入力増
   加分を次式 【数５】 によって演算し、前記制御対象の特性が常にａ・ｄ−ｂ
   ・ｃ＜０である場合に前記誤差出力手段から出力される
   誤差と前記変化幅決定手段から出力されるゲインを用い
   て、入力増加分を次式 【数６】 によって演算し求める入力変化決定手段と、 前記入力変化決定手段から得られる入力増加分と前回の
   入力を用いて、 【数７】 によって新たな入力を求める入力更新手段と、前記入力
   更新手段から出力される新たな入力を前記制御対象に印
   加する入力印加手段とを備え、前記制御対象の出力ｙ
   １、ｙ２を目標値ｙｄ１、ｙｄ２に一致させるように制
   御することを特徴とする学習制御装置。
2. 【請求項２】 入力をｕ１、ｕ２、出力をｙ１、ｙ２で
   表わす時、静的な特性が、前記［数１］によって表され
   る制御対象に対し、前記制御対象の出力を検出する出力
   検出手段と、前記出力の目標値を出力する目標値出力手
   段と、前記出力検出手段の検出値ｙ１、ｙ２と前記目標
   値出力手段から出力される目標値ｙｄ１、ｙｄ２との誤
   差を前記［数２］によって演算し出力する誤差出力手段
   を備える一方、 前記制御対象の特性としてのａ・ｄ−ｂ・ｃの符号を、
   前記出力検出手段から出力された出力やその履歴値と、
   入力やその履歴値のうち少なくとも一つを用いて判断す
   る特性判断手段と、 ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４をゲインを与える定数とすると
   き、前記特性判断手段の出力が正の場合に、前記［数
   ３］の条件を満足するｋ１、ｋ４を設定すると共に、前
   記特性判断手段の出力が負の場合に、前記［数４］の条
   件を満足するｋ２、ｋ３を設定する変化幅決定手段と、 前記特性判断手段の出力が正の場合に、前記誤差出力手
   段から出力される誤差と前記変化幅決定手段から出力さ
   れるゲインを用いて、入力増加分を前記［数５］によっ
   て演算すると共に、前記特性判断手段の出力が負の場合
   に、前記誤差出力手段から出力される誤差と前記変化幅
   決定手段から出力されるゲインを用いて、入力増加分を
   前記［数６］によって演算し求める入力変化決定手段
   と、 前記入力変化決定手段から得られる入力増加分と前回の
   入力を用いて、前記［数７］によって新たな入力を求め
   る入力更新手段と、 前記入力更新手段から出力される新たな入力を前記制御
   対象に印加する入力印加手段とを備え、前記制御対象の
   出力ｙ１、ｙ２を目標値ｙｄ１、ｙｄ２に一致させるよ
   うに制御することを特徴とする学習制御装置。
3. 【請求項３】 ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４をゲインを与え
   る定数とするとき、前記変化幅決定手段が、次式 【数８】 の条件を満足するｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４を設定すると
   共に、前記入力変化決定手段が、前記誤差出力手段から
   出力される誤差と前記変化幅決定手段から出力されるゲ
   インを用いて、入力増加分を次式 【数９】 によって演算し求めることを特徴とする請求項１記載の
   学習制御装置。
4. 【請求項４】 ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４をゲインを与え
   る定数とするとき、前記変化幅決定手段が、前記［数
   ８］の条件を満足するｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４を、ａ・
   ｄ−ｂ・ｃの符号が正負の夫々の場合についてそれぞれ
   少なくとも１つ以上設定し、前記特性判断手段の出力値
   よりゲインｋ１〜ｋ４の値を与えると共に、前記入力変
   化決定手段が、前記誤差出力手段から出力される誤差と
   前記変化幅決定手段から出力されるゲインを用いて、入
   力増加分を前記［数９］によって演算し求めることを特
   徴とする請求項２記載の学習制御装置。